La industria energética mundial atraviesa cambios fundamentales en la forma de generar, vender y distribuir electricidad. Existe presión para reducir las emisiones de carbono y, por ello, es necesario encontrar métodos para gestionar los crecientes gigavatios de energía renovable impredecible y dependiente del clima que llegan a las redes eléctricas. El costo de la electricidad también preocupa, no solo a los consumidores, sino a los gobiernos interesados en mantener satisfechos a sus votantes.
En resumen, existe una demanda mundial de energía limpia, barata y fiable, y cada vez se recurre más a la inteligencia artificial (IA) para ayudar a satisfacerla. Facilitar el crecimiento de la electricidad verde y baja en carbono es una aplicación de la IA con un posible impacto enorme a largo plazo.
Las formas renovables de electricidad están surgiendo como sucesoras de las centrales eléctricas tradicionales de carbón y gas. Un problema clave de la electricidad renovable, sin embargo, es su irregularidad. Un día nublado o una serie de tardes tranquilas y sin viento reducirán la generación y pueden provocar déficits de electricidad. A la inversa, puede generarse demasiada energía; por ejemplo, en marzo de este año, un Portugal soleado y ventoso produjo más electricidad renovable de la que consumió.
En la actualidad, esto significa que se utilizan fuentes de energía de respaldo que pueden activarse rápidamente, a menudo generadores diésel contaminantes o centrales de carbón, para compensar los mínimos, y que se necesitan costosas soluciones de almacenamiento para gestionar los picos de exceso de generación.
Usar la IA para hacer pronósticos y tomar decisiones que ahorren energía
Aidan O’Sullivan, director de investigación sobre energía e IA del University College London, afirma que usar la IA para crear «pronósticos de la demanda de electricidad, la generación y el clima puede reducir la necesidad de estos mecanismos de respaldo» al predecir y gestionar las fluctuaciones de la producción.
La investigación sobre IA también estudia la toma de decisiones a una «escala y complejidad que empiezan a superar lo que puede gestionar un operador humano», afirma. Por ejemplo, la IA podría usarse para gestionar déficits de electricidad desconectando brevemente la demanda eléctrica en comunidades o regiones enteras. «Podrían ser miles de frigoríficos en los hogares o grandes centros de demanda, como plantas industriales», explica. «La velocidad y complejidad de esta tarea requieren una IA avanzada».
Ceder el control de tu hogar a una IA remota podría parecer propio de la ciencia ficción, pero la integración de la IA en nuestros electrodomésticos ya está en marcha. Por ejemplo, se usa la IA para gestionar el consumo de energía de un dispositivo que la mayoría usamos a diario: los teléfonos móviles. La última versión del sistema operativo Android de Google para teléfonos incluye una función que estudia tus hábitos de uso de aplicaciones para garantizar que la batería se use solo en las que más te gustan. Mientras tanto, las aplicaciones que se usan poco, que antes funcionaban en segundo plano consumiendo energía, se cierran.
La IA también puede calcular ahora cuánta electricidad consume cada uno de los electrodomésticos de tu hogar. La empresa emergente británica Verv usa la IA para encontrar la «huella» de cada aparato a partir de los datos de tu contador eléctrico. Los fabricantes de electrodomésticos estarán cada vez más presionados para producir productos energéticamente eficientes. Al saber exactamente cuánto cuesta poner en marcha un lavavajillas o un televisor, los consumidores podrían desencantarse rápidamente de los dispositivos que consumen mucha energía.
Dar a los consumidores previsión sobre su perfil energético
El Dr. O’Sullivan afirma que la proliferación de asistentes virtuales en los hogares, combinada con esos datos, podría transformar de manera fundamental la forma en que compramos y usamos la electricidad. «La integración de datos energéticos con productos como Alexa y Google Home podría dar lugar a sistemas de gestión de la energía doméstica mediante IA en los que, por ejemplo, en vez de encender tú mismo la lavadora, programas su funcionamiento para cuando el precio de la electricidad sea más bajo».
Las empresas también pueden beneficiarse de estos avances. La empresa británica de desarrollo de IA Grid Edge ha creado una tecnología que permite a las compañías controlar el consumo energético de sus edificios y aprovechar los períodos de menor demanda, cuando el suministro eléctrico es más barato. Como resultado, las empresas pueden recibir pagos de National Grid por aliviar la presión sobre la red en las horas punta. El director ejecutivo Tom Anderson afirma: «El uso de la IA, en nuestro caso algoritmos predictivos de aprendizaje automático, permite por primera vez al consumidor prever su perfil energético».
Esto significa que los proveedores de energía podrían tener que esforzarse por seguir el ritmo de clientes cada vez más sofisticados, lo que cambiaría la dinámica de poder entre proveedor y consumidor. El Sr. Anderson afirma que la próxima frontera de la IA y la energía consistirá en «reconfigurar la relación entre consumidor y proveedor». Predice que se multiplicarán los mercados entre pares para compartir electricidad y los modelos de «prosumidores», en los que los consumidores generan y venden su propia energía.
Depender de la IA podría dejar las redes energéticas vulnerables a ciberataques
Delegar en la IA el control de las redes energéticas puede generar nuevos riesgos. El Dr. O’Sullivan advierte: «A medida que la red se automatiza, se vuelve más susceptible a los ciberataques. Una de las áreas que nos interesan es el uso de la IA para defender la red y minimizar los daños de ataques dirigidos».
Otro riesgo es la posibilidad de que queden expuestos los datos de los clientes. Por ejemplo, el algoritmo de aplicaciones de Android de Google creará conjuntos de datos a partir de tus patrones de comportamiento, aunque Google afirma que esta información se almacenará únicamente en tu dispositivo.
El Dr. O’Sullivan admite que la privacidad de los datos es una gran preocupación. «Existe la posibilidad de inferir todo tipo de información a partir de los datos energéticos, desde los patrones de ocupación hasta incluso la religión», afirma. «Además, existe la preocupación socioeconómica de que esta tecnología solo beneficie a quienes puedan permitírsela y atrape a quienes no puedan en un sistema energético más costoso».
«El uso de la IA permite por primera vez al consumidor prever su perfil energético»
Pese a estos riesgos, el Sr. Anderson se muestra optimista sobre el futuro de la IA y la energía. Afirma que los datos que proporciona esta tecnología darán más poder a los usuarios de electricidad, en vez de limitarlo. Según sostiene, la IA permite a los ciudadanos preguntarse y averiguar «qué es lo mejor para mí desde el punto de vista de la comodidad, el carbono y el costo». Con un enfoque tan proactivo, los consumidores pueden empezar a estar mejor informados y tener más capacidad para decidir cómo relacionarse con el sistema energético que los rodea.
